基于新鲜指数的个性化推荐算法设计与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·课题来源与项目依托 | 第13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关技术原理 | 第16-22页 |
| ·信息检索与过滤相关技术 | 第16-18页 |
| ·推荐技术算法概述 | 第18-21页 |
| ·基于关联规则的推荐算法 | 第18-19页 |
| ·基于协同过滤的推荐算法 | 第19-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于新鲜指数的用户兴趣模型 | 第22-33页 |
| ·推荐系统中的关联关系 | 第22页 |
| ·新鲜度关联关系 | 第22-23页 |
| ·消费指数在移动互联网的运用 | 第23-24页 |
| ·新鲜指数及消费指数的计算 | 第24-27页 |
| ·概念定义 | 第24页 |
| ·假设与初值设定 | 第24-25页 |
| ·方程建立及简化 | 第25-27页 |
| ·新鲜指数的模拟过程 | 第27-31页 |
| ·参数选择及初态假设 | 第27页 |
| ·过程假想及推算结果 | 第27-31页 |
| ·新鲜指数在推荐系统中的运用 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于新鲜指数的推荐系统设计 | 第33-39页 |
| ·开发背景 | 第33页 |
| ·系统功能 | 第33-34页 |
| ·系统总体架构 | 第34-38页 |
| ·平台构成 | 第34-35页 |
| ·系统整体架构 | 第35-37页 |
| ·系统网络结构图 | 第37-38页 |
| ·推荐模块设计 | 第38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第5章 基于新鲜指数的推荐系统的实现 | 第39-48页 |
| ·推荐系统界面 | 第39-44页 |
| ·新鲜指数算法实验 | 第44-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表论文 | 第56-57页 |
| 附录B 攻读学位期间参与的主要项目和工作 | 第57页 |
